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Enregistrement W2592588601 · doi:10.1177/1747954117694733

Sources of knowledge used by Spanish coaches: A study according to competition level, gender and professional experience

2017· article· en· W2592588601 sur OpenAlexaff
María Dolores González Rivera, Antonio Campos Izquierdo, Ana I Villalba, Nathan Hall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDemographicsCompetition (biology)Knowledge acquisitionApplied psychologyMedical educationKnowledge translationReading (process)PopulationKnowledge managementSociologyMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research analyzed sources of knowledge used by Spanish coaches according to competition level, gender, and professional experience. It provides valuable insight regarding the influence of demographic factors on the knowledge acquisition of coaches in a sub-group of the population (Spanish coaches) for which little is known. Participants were 675 coaches of different team and individual sports. Data were collected through the use of a standardized validated questionnaire. Results indicated that coaches in Spain subscribe to informal knowledge acquisition methods more than formal and non-formal ones. The sources of knowledge most used were an exchange of knowledge with other professionals, observation of other coaches, and previous athletic experience. The sources of knowledge least used were reading books or magazines, and conducting research. Additionally, it was found that coach demographics were associated with differences in the priority given to specific sources of knowledge. Consequently, commonly utilized formal knowledge translation approaches may need to be reconsidered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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